代碼自動完成演算法

『壹』 計算機演算法是什麼

問題一：什麼叫演算法？什麼叫計算機演算法？ 演算法是一系列解決問題的清晰指令，也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。演算法常常含有重復的步驟和一些比較或邏輯判斷。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。�同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
演算法的時間復雜度是指演算法需要消耗的時間資源。一般來說，計算機演算法是問題規模n 的函數f(n)，演算法執行的時間的增長率與f(n) 的增長率正相關，稱作漸進時間復雜度（Asymptotic Time Complexity）。時間復雜度用「O（數量級）」來表示，稱為「階」。常見的時間復雜度有： O（1）常數階；O（log2n）對數階；O（n）線性階；O（n2）平方階。
演算法的空間復雜度是指演算法需要消耗的空間資源。其計算和表示方法與時間復雜度類似，一般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。
[font class=Apple-style-span style=font-weight: bold; id=bks_etfhxykd]演算法 Algorithm [/font]
演算法是在有限步驟內求解某一問題所使用的一組定義明確的規則。通俗點說，就是計算機解題的過程。在這個過程中，無論是形成解題思路還是編寫程序，都是在實施某種演算法。前者是推理實現的演算法，後者是操作實現的演算法。
一個演算法應該具有以下五個重要的特徵：
1、有窮性： 一個演算法必須保證執行有限步之後結束；
2、確切性： 演算法的每一步驟必須有確切的定義；
3、輸入：一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定除了初始條件；
4、輸出：一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；
5、可行性： 演算法原則上能夠精確地運行，而且人們用筆和紙做有限次運算後即可完成。
演算法的設計要求

問題二：計算機演算法是什麼？ 在數學和計算機科學之中，演算法為一個計算的具體步驟，常用於計算、數據處理和自動推理。精確而言，演算法是一個表示為有限長列表的有效方法。
而程序演算法是指:
人們使用計算機，就是要利用計算機處理各種不同的問題，而要做到這一點，人們就必須事先對各類問題進行分析，確定解決問題的具體方法和步驟，再編制好一組讓計算機執行的指令即程序，交給計算機，讓計算機按人們指定的步驟有效地工作。這些具體的方法和步驟，其實就是解決一個問題的演算法。
例子:
如何用程序比較3個數字, 找出他們最大的那一個?
1) 輸入A、B、C。
2) A與B中大的一個放入M A X中。
3) 把C與M A X中大的一個放入M A X中。
4) 輸出M A X，M A X即為最大數。
這就是演算法.
int max = a > b ? a : b;max = max > c ? max : c;最終max 中就是a,b,c中最大的值.

問題三：計算機演算法是什麼 個人覺得演算法就是使用適合計算機計算的代碼，告訴計算機如何解決問題；
也就是一種給計算機設計的解決特定問題的方法有時候一個計算機演算法並不適合人類使用去解決同一個問題

問題四：計算機演算法要素是什麼 演算法是指完成一個任務准確而完整的描述.也就是說給定初始狀態或輸入數據，經過計算機程序的有限次運算，能夠得出所要求或期望的終止狀態或輸出數據.

問題五：計算機演算法指的是什麼 計算機演算法是以一步接一步的方式來詳細描述計算機如何將輸入轉化為所要求的輸出的過程，或者說，演算法是對計算機上執行的計算過程的具體描述。
�憂樂美 團隊---半緣修道半緣女�為您解答
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問題六：計算機的演算法具有哪些特性？ 一個演算法必須具備以下性質： （1）演算法首先必須是正確的，即對於任意的一組輸入，包括合理的輸入與不合理的輸入，總能得到預期的輸出。如果一個演算法只是對合理的輸入才能得到預期的輸出，而在異常情況下卻無法預料輸出的結果，那麼它就不是正確的。 （2）演算法必須是由一系列具體步驟組成的，並且每一步都能夠被計算機所理解和執行，而不是抽象和模糊的概念。 （3）每個步驟都有確定的執行順序，即上一步在哪裡，下一步是什麼，都必須明確，無二義性。 （4）無論演算法有多麼復雜，都必須在有限步之後結束並終止運行，即演算法的步驟必須是有限的。在任何情況下，演算法都不能陷入無限循環中。 一個問題的解決罰案可以有多種表達方式，但只有滿足以上4個條件的解才能稱之為演算法。
綜上所述，我選A、B、E，個人感覺C也選，但我不確定，希望不要誤導你。
最好根據上面的解釋或是演算法書自己看一下。

問題七：在計算機演算法中，它們有什麼區別 演算法就是一種解決問題的方法,我的理解就是,面對一個問題,我們讓計算機來解決這個問題,這種方法就是演算法.

問題八：研究計算機演算法對於編程有什麼作用？ 讓我來告訴你，演算法通俗意義上來講――就是解決一個問題的方法。據此而論，編寫程序解決的任何一個問題都可以叫做演算法。狹義上來講研究演算法就是在使用相同的計算資源的並解決同一個問題的情況下怎麼樣可以更加的節約資源，也就是說使計算速度更快。
拿一個例子來講就是排序，我們現在了解到的演算法有：冒泡，快速，插入，堆排序等等很多，在不同的輸入數據規模的情況下採用不同的演算法，因為可以節約計算資源。

問題九：計算機編程的演算法是什麼意思 平時說的演算法就是數學上的計算方法，計算機中的演算法是：解決問題的方法，不一定用數學方法（但大多都是數學方法），只要能通過計算機語言表達出來，達到最終目的的步驟都叫演算法

『貳』 實現AI需要突破哪些關鍵技術實現ai需要突破哪些關鍵技術的方法

現如今，人工智慧(AI)已經逐漸發展成一門龐大的技術體系，在人工智慧領域，它普遍包含了機器學習、深度學習、人機交互、自然語言、機器視覺等多個領域的技術，下面進行這些人工智慧中這些關鍵技術的介紹。
1、機器學習
機器學習是一門多領域交叉學科，涉及統計學、系統辨識、逼近理論、神經網路、優化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域。通過研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為， 以獲取新的知識或技能。通過知識結構的不斷完善與更新來提升機器自身的性能，這屬於人工智慧的核心領域。基於數據的機器學習是現代智能技術中的重要方法之一，研究從觀測數據(樣本)出發尋找規律，利用這些規律對未來數據或無法觀測的數據進行預測。阿爾法Go就是這項技術一個很成功的體現。
根據學習模式將機器學習分類為監督學習、無監督學習和強化學習等。根據學習方法可以將機器學習分為傳統機器學習和深度學習。
2、深度學習技術
深度學習可以有人監督(需要人工干預來培訓基本模型的演進)，也可以無人監督(通過自我評估自動改進模型)。深度學習是指機器學習各項技術中發展最旺盛也是最成功的一個分支。我們常說的人工神經網路是機器學習中的一種演算法。機器學習的其他演算法包括聚類演算法、貝葉斯演算法等。在量化交易、智能投資和智能風控中，往往會應用機器學習技術。
3、人機交互
關於人機交互，它最重要的方面研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智慧領域的重要的外圍技術。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現實技術等密切相關的綜合學科。人機交互技術除了傳統的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術。
4、自然語言
自然語言泛指各類通過處理自然的語言數據並轉化為電腦可以「理解」的數據技術。自然語言處理一方面可以輔助財務共享服務中心進行客戶服務;另一方面，結合自然語言技術，便利知識管理和智能搜索。自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向，研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統等。
5、人工神經網路
人工神經網路在機器人定位與導航中的應用。人工神經網路具有融合多元信息資源的功能，在人工智慧中扮演著重要的角色，特別智能機器人定位和導向環節具有較高的應用頻率。
6、機器視覺
機器視覺是使用計算機模仿人類視覺系統的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取並處理信息。近來隨著深度學習的發展，預處理、特徵提取與演算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智慧演算法技術。根據解決的問題，計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態視覺和視頻編解碼五大類。
未來，人工智慧(AI)發展需要重點突破以下三個重要技術：
第一是在演算法上，要實現不用大量的數據訓練就能自主學習，走向通用人工智慧;
第二是把腦科學和數學建模的方法結合起來;
第三是確保人機相互協作，幫助人類提高效率。
近年來，AI憑借效率優勢和應用場景日漸豐富，被越來越多的行業用戶所認可。但在發展過程中，AI也面臨著一些根本性的挑戰，比如從技術團隊建設、數據清洗、演算法設計、模型優化再到後期的實施部署，所需要的人力物力成本都很高，以人才為例,擁有AI專業背景知識與研究經驗的人才年薪動則幾百萬且非常稀缺,而培養一個合格的AI人才也需要6-10年的時間。
在這樣的背景下，對於非技術領域企業哪怕是一些銷售超過1000億人民幣的大企業，自建團隊都顯得不切實際，那AI技術能力從哪兒來?對於部分技術企業來說，AI技術人才又貴又少，如何將他們從模型開發中解放出來，去了解更多業務?如果對業務不了解又如何在極短的時間內滿足相應業務的需要快速建立模型投入生產?
OneClick.ai的創始人沈淵認為，機器自動化是一個解決辦法。即通過自動化模型開發和部署，用戶無需編程，無需任何數據科學經驗與技術背景，只需導入數據，定義預測目標即可得到模型。
讓機器自己去學習
在機器自動化領域，近幾年國內外一些巨頭公司也都部署了相關的業務，國內的網路、阿里都提供了人工智慧平台服務，國外的微軟推出了全自動圖像平台 Custom Vision Services，支持圖像分類，允許用戶利用少量圖像創建CNN 模型。谷歌今年也上線了Cloud AutoML，支持計算機視覺模型。
這些巨頭公司大多通過兩種方式提供服務，一種是直接提供即插即用的API介面，用戶完全不需要任何專業知識就可以方便的使用。不過這種方式僅限於具有普遍性的一些應用，比如機器翻譯、人臉識別等。另外一種服務是以開發工具的形式提供的，通過可視化來提高人工智慧的開發效率。這種方式功能縱然靈活、強大了許多，但也要求使用者具備相當的機器學習專業知識和實際經驗。
如何能夠兼顧API方式的便捷和開發工具方式的靈活性呢?將自動化機器學習(AutoML)技術與深度學習相結合，自動完成演算法模型(包括神經網路結構)的定製、訓練，既可以為多種業務場景提供定製解決方案，而且沒有人工定製開發所面臨的高成本高風險等問題。
目前很多公司在做的都是數據分析成像。這個需要很大的積累。
不管哪個方向的ai
一個簡單的列子，比如描述一個人。
兩條腿
兩只手
有眼睛，頭發。。。等等。
越多的數據越能表明這是一個人，系統不斷在過程中通過總結學習，數據量達到巨大的時候，判斷就更加正確。
所以對ai來說，時間是個重要因素。
另外ai的應用問題，終究需要商業化，代替人工。程序知道了，最終要轉化為物理行動。所以機械設備的自動化，高精度的自動化，會在應用過程中極其重要。

『叄』 濡備綍鍦╬ython涓緙栧啓浜哄伐鏅鴻兘綆楁硶錛

python鏄涓縐嶉珮綰х紪紼嬭璦錛屽畠鍙浠ョ敤浜庡悇縐嶉嗗煙錛屽傛暟鎹縐戝︺佹満鍣ㄥ︿範銆乄eb寮鍙戠瓑銆侾ython鍦ㄤ漢宸ユ櫤鑳介嗗煙涔熸湁鐫騫挎硾鐨勫簲鐢ㄣ傝孭ython浜虹嫍澶ф垬鍒欐槸涓嬈懼熀浜嶱ython璇璦鐨勪漢宸ユ櫤鑳芥父鎴忥紝瀹冨彲浠ヨ╀綘鍦ㄦ父鎴忎腑浣撻獙鍒扮紪鍐欎漢宸ユ櫤鑳界畻娉曠殑涔愯叮銆

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『肆』 計算機老師說未來不需要程序員，都是機器自動生成代碼，可能嗎

個人認為，計算機老師說未來不需要程序員，都是機器自動生成代碼的情況是不可能的。

我認為程序員永遠不會被取代。首先，人工智慧也是由程序員創造的。人工智慧本質上是一個程序，它不會自我進化。人工智慧的進化也是大牛不斷科研的結晶。如果人工智慧能夠實現自我進化和升級，有一天會失去控制，那麼只有程序員才能拯救人類。任何一頭大公牛都不是天生的大母牛。普通程序員總是日夜敲打代碼，學習如何成長為一頭大母牛。因此，程序員是不可替代的。在不久的將來，對初級程序員的惡意會越來越嚴重，就業環境也會越來越困難。如果他們不成為技術牛，就會被社會淘汰。

演算法基本上是由頂尖的科學家和程序員完成的。普通程序員就是應用程序。你的回答表明你絕對不是一個程序員。事實上，即使你做了一個流程圖，你仍然不能不寫代碼。事實上，現在的程序員通過將流塊或功能塊與某些邏輯相結合來編寫大量代碼。許多演算法只是被使用。要寫出更深層次的演算法，需要太多的知識，數學、計算機原理、相關專業等都需要精通。

所見即所得只適用於一些場景，其中大部分是GUI預先設計好的組件，拖放加上基本的業務關聯，主要目的是代碼重用，有點不願意代替手工。理論上，只有可窮盡的場景才能被機器處理，而且范圍顯然是有限的。

未來就是未來，現在就是現在。任何過度，都是因為未來智力的發展而在年輕時放棄學習，那就是放棄未來。人應該活在當下。就像石油總有一天會用完一樣。這種趨勢並不取決於人類。知道買哪輛車或買哪輛車的可能性是很好的。機器編程總是根據設定的場景來完成的！但商業需求總是在變化！有輔助編程的程序員會越來越少，但不會沒有這個專業！就像有個機器人！那就沒人工作了！這真是個毫無根據的話題！有東西可以提高生產力！它必須取代低端生產力！但總的來說！社會還在前進！

當過程足夠復雜時，您就在構建它時編寫代碼。你在程序員代碼中調用的每一個API，你都可以理解它是由計算機自動完成的，但仍然需要很多程序員來組裝它們。在20年裡，也許在很長一段時間里，人類還沒有完全理解人類思維的本質，機器無法代替勞動。

『伍』 程序員有很厲害，不外傳的代碼嗎

所謂程序員，是指從事程序設計、程序開發、程序維護的基層工作人員。

程序員包括兩大類：

1，程序設計人員。

一個程序，就是一個系統。對於一個規模龐大的程序來說其結構非常復雜，各個部分的功能之間的銜接非常復雜，所以需要預先對整個系統的架構進行設計，程序設計人員的主要工作就是如此。

2，程序編碼人員。

編碼，也就是代碼。……程序是由代碼組成的。相應的，程序代碼是由程序員一段一段編輯而成的。……因此，代碼也就成為程序員業績和能力的代表。

編程序、寫代碼，其核心就是演算法。……掌握一套精密有效的演算法，就能把一段程序編好，使其發揮出最佳功效。

從這個角度說，程序員所掌握的最厲害的工具，不是代碼，而是演算法。……代碼對於程序員來說，只是磚石一類的工具，而演算法才是程序的核心。……一段程序，代碼的生成很簡單，但是其中包含的演算法卻是非常深奧的。……因此，設計出一套演算法，對於程序員來說才是最關鍵的事情。

從這個角度說，程序員最厲害的並不是擁有一段代碼，而是掌握一套演算法。

另外，程序員這份工作其實也有不同的分工。並不是所有的程序員都要敲代碼的。……實際上，程序員工作職責涵蓋面非常廣泛。以下幾方面工作，都屬於程序員的工作職責：

1，負責軟體的設計、開發、測試。

2，與客戶進行溝通，明確客戶需求。

3，項目調研、可行性分析。

4，解決軟體開發和維護過程中的各種問題。

5，對本專業領域范圍內的技術動態進行跟蹤分析。

由此可以看出，程序員並不全都是敲代碼的人，還有很多程序員是負責軟體系統相關工作的人。……當然了，雖然因為分工不同，有些程序員不寫代碼，但是他們肯定是能夠看得懂代碼，並有能力修正其中的問題的。……他們當中的每個人都對於某個具體領域的演算法非常擅長，這就是他們的絕招，是他們實力最強的領域。

『陸』 用C語言編程，使計算機自動產生100-999之間100個隨機數，用至少兩種演算法完成排序。

#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <stdlib.h> void main()
{
int a[100];
int i,j,n,m,k;
for(i=0;i<100;i++)
{
a[i]=rand()%900+100;
}
for(n=0;n<99;n++)
{
for(m=0;m<99-n;m++)
{
if(a[m]>a[m+1])
{
k=a[m];
a[m]=a[m+1];
a[m+1]=k;
}
}
}
printf("產生的隨機數由小到大排序為：\n");
for(j=0;j<100;j++)
{

printf("%d ",a[j]);
}
}
這只是簡單的冒泡排序，如果要用選擇排序只需要把排序那塊改一下，如果還不明白+965974742